Ученые создали медицинский ИИ, который оказался менее расистским, чем обычные врачи

Исследователи стараются найти применение искусственному интеллекту (ИИ) в здравоохранении. Алгоритмы обучаются у медицинских работников правильно читать рентгеновские снимки и другие данные для выявления различных заболеваний. Новая система медицинского ИИ использовала другую методику и оказалась лучше медиков в диагностике чернокожих пациентов.
Ученые создали медицинский ИИ, который оказался менее расистским, чем обычные врачи
Thomas Meier / Pixabay

Основная цель создания алгоритма – не клиническое использование. Ученые хотят указать медицинским работникам на их «слепые пятна»

Обычно медицинский ИИ, созданный для выявления заболеваний, обучают непосредственно с помощью оценок медицинских работников. Однако новая система работает иным путем. Вместо этого алгоритмы учатся выявлять проблемы на основе жалоб пациентов, а не оценок врачей.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

В исследовании, опубликованном в журнале Nature Medicine, авторы обучили новый ИИ с помощью рентгеновских снимков коленных суставов и боли, о которой пациенты сообщают. В итоге алгоритм превзошел медицинских работников, когда дело дошло до диагностики и объяснения боли в коленях у чернокожих пациентов и других лиц из малообеспеченных слоев населения, которые, часто игнорируются отраслью здравоохранения.

Исследователи утверждают, что их алгоритм создан не для того, чтобы заменить медиков-людей, а для того, чтобы указать им на «слепые пятна».

«Это дает сигнал радиологам и другим врачам о том, что нам, возможно, придется пересмотреть наши текущие стратегии», – сказал изданию Wired заместитель декана по вопросам разнообразия и инклюзивности в Weill Cornell Medicine Саид Ибрагим (Said Ibrahim).

AR null
AR null 27 Января 2021, 09:31
Заголовок некорректный, да и суть статьи сумбурна. Хотелось бы конкретных примеров с указанием нозологии. А по поводу "расистских" моментов в опросах врачей - стоит знать, что некоторые заболевания из групп генетических, аутоиммунных, даже инфекционных, имеют преимущественную распространённость в определённых этнических и даже расовых ареалах.